Jun, 2023

一种基于图卷积神经网络的细微癫痫病变稳健且通用的分割方法

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TL;DR使用图卷积网络作为语义分割来探讨基于表面特征和手工病变掩模的 FCD 检测，包含辅助距离预测减少假阳性和弱监督分类损失，AUC 值为 0.74，特异性达到了 71%。
focal cortical dysplasiadrug-resistant epilepsygraph convolutional networkslesion detectionradiological workflow
发现论文，激发创造
  • 基于域引导图卷积神经网络增强基于脑电图的神经疾病诊断

    使用 EEG-GCNN 模型对神经疾病的诊断进行改进，重点是区分由专家分类为 “正常” 的病人的异常头皮脑电波与健康人的头皮脑电波。在两个大型头皮脑电波数据库中的实验表明，EEG-GCNN 模型的 AUC 值达到 0.90，表现显著优于人工基准和传统机器学习基准。

    Nov, 2020

  • 基于深度神经网络的多发性硬化症病变和神经解剖分割

    本文探讨基于卷积神经网络（CNN）的分割解决方案，以提供多模式磁共振成像的快速，可靠的病变和灰质结构分割，重点研究了基于 2016 MSSEG 训练数据集上的两个完全卷积 CNN 架构的性能，并比较了其他方法的性能表现。

    Jan, 2019

  • 自动癫痫检测的时态图卷积网络

    提出了一种结构时间序列模型 TGCN，其利用定位在患者头皮上的电极的相对位置信息进行特征提取操作，实现了全局特征和局部特征的结合，该模型在癫痫检测中的表现不逊于其他相关模型并具有良好的可解释性。

    May, 2019

  • InceptionGCN: 基于感受野的图卷积神经网络用于疾病预测

    本文介绍了一种新的图形领域体系结构，用于基于图形的深度学习用于疾病预测，该体系结构利用不同内核大小的滤波器来构建，特点是定义了几何 “内核模块”，能够在卷积期间捕获结构异质性。研究展示了该模型在两个公开数据集上的疾病预测结果，并提供了在模拟数据的不同输入情况下，常规 GCNs 和我们提出的模型的行为洞见。

    Mar, 2019

  • 基于多尺度 3D 卷积神经网络和完全连接条件随机场的高效脑部病变分割

    本文介绍了一种分割脑损伤的新方法，主要采用 3D 卷积神经网络，同时处理不同尺度的图像，通过实验证明具有更好的性能。

    Mar, 2016

  • MRI 中基底核分割的 3D 卷积神经网络：一项大规模研究

    本研究针对 MRI 中的次皮质脑结构分割，提出了一种 3D 全卷积神经网络。通过采用小核允许更深层次的架构，将中间层输出嵌入到最终预测中，提高了特征提取的一致性和细粒度信息的准确性。在两个公开数据集上的实验表明，该方法在大规模神经解剖学成像研究中具有很强的鲁棒性和高效性。

    Dec, 2016

  • 基于 3D 上下文增强的基于区域的卷积神经网络用于端到端病变检测

    3D context enhanced region-based CNN (3DCE) is proposed for lesion detection from computed tomography (CT) scans, which efficiently incorporates 3D context information by aggregating feature maps of 2D images and is proven effective through experiments on the DeepLesion dataset.

    Jun, 2018

  • 糖尿病性视网膜病变灶的弱监督定位在眼底图像中的应用

    本文研究使用卷积神经网络对糖尿病视网膜病变进行图像级别的诊断，证明其在医学影像分析方面具有较高准确度。

    Jun, 2017

  • 基于潜在图学习的疾病预测

    本文通过提出新的动态本地化图剪枝方法，在医学中的两个 CADx 问题上展示了学习单一、最优图形对 GCN 向下游疾病分类任务的可行性，由此我们证明了图形学习对于在医学应用中使用 GCN 进行更准确和稳健推断的重要性。

    Mar, 2020

  • 卷积神经网络用于人脸皮肤病变检测

    该研究提出了一种通过卷积神经网络和机器学习方法，在面部图像中侦测瑕疵和皮肤损伤的模型，该方法具有简单的架构、快速和适用于图像处理，并避免了传统方法的复杂性。

    Feb, 2024